TensorFlow es una biblioteca de código abierto utilizada para el aprendizaje automático y la Inteligencia Artificial.

Su principal funcionalidad es construir y entrenar redes neuronales, mediante un sistema de computación numérica, de tal manera que puedan detectar patrones y razonamientos usados por los humanos.

Desarrollada por Google, es una herramienta idónea para gestionar e implementar procesos de aprendizaje automático.

Para qué sirve Tensorflow

TensorFlow se utiliza para el entrenamiento de todo tipo de redes neuronales, como las redes neuronales convolucionales (CNN), las redes recurrentes (RNN) y los modelos transformadores.

Pero también se puede usar para tareas tradicionales de Machine Learning, procesamiento de imágenes, texto, audio y datos estructurados.

Es una herramienta que destaca por su flexibilidad y escalabilidad, ya que proporciona varios niveles de abstracción y modelos preentrenados que los usuarios pueden utilizar o adaptar a sus propias necesidades.

También es especialmente valorada su compatibilidad multidispositivo: permite ejecutar e implementar modelos en diferentes dispositivos, incluidos servidores, procesadores (CPU), unidades de procesamiento gráfico (GPU), unidades de procesamiento tensorial (TPU) o incluso en la web, independientemente del lenguaje o la plataforma utilizada.

Cómo funciona TensorFlow

TensorFlow es una herramienta versátil que pueden utilizar tanto expertos como principiantes.

Si estás empezando a usarla, la aplicación crea y entrena modelos mediante la API de alto nivel de Keras, la popular biblioteca de redes neuronales de código abierto escrita en Python.

Si quieres realizar proyectos avanzados, TensorFlow contiene una API de estrategia de distribución para el entrenamiento con diferentes configuraciones de hardware.

En ambos casos, la ejecución es inmediata, permite realizar iteración al instante y depuración intuitiva.

Usos prácticos de TensorFlow

Tensorflow se utiliza en multitud de aplicaciones industriales y comerciales y en áreas de investigación para resolver problemas de aprendizaje automático reales y cotidianos. Algunas de sus utilidades, ya llevadas a la práctica con éxito, son:

  • Reconocimiento de voz e imagen

  • Detección de objetos

  • Generación de texto y procesamiento del lenguaje natural (NLP)

  • Predicciones en series temporales

  • Sistemas de recomendación

  • Diagnósticos médicos